[論文レビュー] On-board Bluetooth-based Relative Localization for Collision Avoidance in Micro Air Vehicle Swarms.

Mario Coppola, Kimberly McGuire+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 28, 2016

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 36被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、信号強度を用いた距離推定と、速度、高度、姿勢データの融合により、リアルタイムでの衝突回避を可能にする、マイクロエアビークル（MAV）群用のオンボードBluetoothベースの相対位置特定システムを提案する。AR-Drones 2.0を用いた実験では、2機のドローンで25分間の衝突なし飛行、3機では3分間の衝突なし飛行を達成し、位置特定の不確実性下でも高い耐障害性を示した。

ABSTRACT

A current limitation of using Micro Air Vehicles (MAVs) in teams is the high risk of collisions between members. Knowledge of relative location is needed in order to facilitate evasive maneuvers. We propose an on-board Bluetooth-based relative localization method. Bluetooth is a light-weight and energy efficient communication technology that is readily available on even the smallest MAV units. In this work, it is exploited for communication between team members to exchange on-board states (velocity, height, and orientation), while the strength of the communication signal is used to infer relative range. The data is fused on-board by each drone to obtain a relative estimate of the location and motion of all other team members. Furthermore, a collision avoidance controller is proposed based on collision cones. It is designed to deal with the expected relative localization errors by adapting the collision cones during flight and enforcing a clock-wise evasion maneuver. The system was tested with a team of AR-Drones 2.0 flying in a 4mx4m arena at the same height. The system showed promising results. When using two AR-Drones and off-board velocity/orientation estimates, the drones were able to fly around the arena for a cumulative time of 25 minutes with only one collision. With three AR-Drones under the same conditions, flight time to collision was 3 minutes. With two AR-Drones flying with on-board velocity estimation, the time to collision was approximately 3 minutes due to the disturbances in velocity estimates. Simulations show that even better results can be expected with smaller MAVs.

研究の動機と目的

• リアルタイムでの相対位置特定が不十分なことによるMAV群の高い衝突リスクに対処する。
• 軽量でエネルギー効率の良いBluetooth技術を用いて、オンボードでの相対位置特定を実現する。
• 位置特定誤差に適応する衝突回避コントローラーを開発し、一貫した回避行動を強制する。
• オンボード状態推定と信号強度に基づく距離測定を統合し、分散型運用を可能にする。
• 異なるMAVサイズと推定精度を想定した実機飛行テストとシミュレーションを用いて、システムを検証する。

提案手法

• MAV同士のBluetooth通信を活用し、オンボード状態（速度、高度、姿勢）を交換する。
• Bluetooth信号の受信信号強度インデックス（RSSI）を用いて相対距離を推定する。
• 各ドローンでオンボード状態データとRSSIに基づく距離推定値を統合し、相対位置と相対運動を計算する。
• 位置特定の不確実性に適応する動的衝突円錐に基づく衝突回避コントローラーを実装する。
• 全群に一貫した回避行動を確保するため、時計回りの回避行動を強制する。
• 4m×4mのアリーナでAR-Drones 2.0を用いた実世界テストを実施し、推定条件の違い（オフボード対オフボードでない速度・姿勢）を想定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マイクロエアビークル群において、BluetoothベースのRSSIは相対位置特定に十分な精度を提供できるか？
• RQ2 オンボードでの相対位置特定の性能が、複数MAVチームの衝突なし飛行時間にどのように影響するか？
• RQ3 リアルタイムでの相対位置特定の誤差を軽減するために、適応型衝突円錐はどの程度効果を発揮するか？
• RQ4 速度および姿勢の推定誤差は、システムの衝突回避能力にどのように影響するか？
• RQ5 シミュレーションで予測されたように、より小型で機動性の高いMAVでも、システムは安定性と安全性を維持できるか？

主な発見

• 2台のAR-Dronesを用い、オフボードでの速度・姿勢推定を適用した場合、累積で25分間の衝突なし飛行を達成した。
• 同じ条件下で3台のAR-Dronesを用いた場合、初回衝突までの飛行時間は3分であった。
• オンボードでの速度推定を適用した場合、推定の不確実性が増加したため、衝突までの飛行時間は約3分に短縮された。
• シミュレーションの結果、より小型のMAVでは、より優れた動的特性とノイズの低減により、さらに高い性能が得られると示唆された。
• 適応型衝突円錐コントローラーは、位置特定誤差を効果的に軽減し、一貫した回避行動を強制した。
• 内在的な信号変動が存在するが、BluetoothベースのRSSI距離測定は、相対位置特定に実用的であることが実証された。